Effect of Physical Exercise–Based Rehabilitation on Long COVID: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The number of persons living with post-coronavirus disease 2019 (COVID-19) conditions or long COVID continues to rise worldwide; however, the etiology and the treatment of long COVID remain nebulous. Therefore, efficient, feasible, and cost-effective therapeutic strategies for a large population with long COVID remain warranted. Physical exercise-based rehabilitation is a promising strategy for long COVID, although its therapeutic effects remain to be determined. This systematic review and meta-analysis aimed to examine the effects of physical exercise-based rehabilitation on long COVID. METHODS: The electronic databases Medline, Embase, Global Health (Ovid), CINAHL (EBSCO), Web of Science, WHO Global Research Database on COVID-19, LitCovid, and Google Scholar were searched from their inception to November 2022. The identified articles were independently screened by three reviewers, and a random-effects model was used to determine the mean differences in the meta-analysis. RESULTS: Twenty-three studies involving 1579 individuals who had COVID-19 (752 women) were included. Physical exercise-based rehabilitation showed beneficial effects on long COVID-related symptoms characterized by dyspnea, fatigue, and depression, as well as on the 6-min walk test, forced expiratory volume in 1 s/forced vital capacity, and quality of life in people who had COVID-19. CONCLUSIONS: Physical exercise-based rehabilitation is a potential therapeutic strategy against long COVID and can be applied as a routine clinical practice in people who have recovered from COVID-19. However, customized physical exercise-based rehabilitation programs and their effects on specific types of long COVID require future large-scale studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».